基于CALINE4的短时城市道路交通污染物浓度预测

基于CALINE4的短时城市道路交通污染物浓度预测

论文摘要

仅依靠单一类型污染物浓度预测不能全面揭示城市道路空气污染物的特征和演变规律。交通污染物排放与交通流特性关系密切,通过时空依赖性的区域路网短时交通流STARIMA预测模型获取车流量,结合杭州市交通流特性与排放的关系模型,预测未来短时期内城市路网交通排放,构建CALINE4机动车尾气扩散模型,估算杭州市不同道路未来短时交通污染物浓度。通过对杭州区域道路的交通及污染物排放进行实验分析,该模型预测未来短时交通污染物浓度具有较高的精度,平均误差维持在约28%。

论文目录

  • 1 区域路网交通流时空依赖性分析
  •   1.1 路网拓扑结构
  •   1.2 时空自回归差分移动平均模型建立
  •   1.3 基于时空依赖性的STARIMA预测模型
  • 2 基于短时交通流预测的道路污染浓度计算
  • 3 实例分析与结果验证
  • 4 结论
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 卢滨,张烙超,肖伯俊,杨强,张珏

    关键词: 浓度预测,交通流特性

    来源: 科技通报 2019年11期

    年度: 2019

    分类: 基础科学,工程科技Ⅰ辑

    专业: 环境科学与资源利用

    单位: 杭州市环境保护科学研究院,浙江工业大学智能交通联合研究所,杭州市公安局交警支队

    基金: 2017年杭州市农业与社会发展科研计划项目(20170533B14),2018年浙江省基础公益研究项目(LGF18E080018)

    分类号: X734

    DOI: 10.13774/j.cnki.kjtb.2019.11.039

    页码: 201-205

    总页数: 5

    文件大小: 215K

    下载量: 44

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